Python 与其它语言（比如Java或者C++）相比有比较大的区别，其中最大的特点就是非常简洁。如果按照其它语言的思路来写Python代码，则会使得代码繁琐复杂，并且容易出现Bug。在Python语言中，有个词很火，Pythonic。有的同学可能不明白这个词的意义，小编的理解就是用Python的写法写代码，而非是其它语言的通用的写法，写出Python的特点，写出Python的风格。
本文主要涉及的库有爬虫库requests、词频统计库collections、数据处理库numpy、结巴分词库jieba 、可视化库pyecharts等等。
你想知道哪些漂亮的词云图是怎么做出来的吗？ 这篇是对于没有python基础而言的朋友用来做分词和词频的文章。 一、分词工具：图悦：http://www.picdata.cn/index.php 只需要
不管是for循环还是while循环，都是任何一门语言的基础知识，同时也是非常重要的知识。借助于循环的策略，可以将很多重复性的问题完美地解决。在Python中，大家可能对她的印象是“Python不适合使用循环，因为效率低，速度慢！”，但是本文中将重点介绍她，并跟大家分享我工作常用的几段代码示例（如果你想实操，文末有数据下载链接）。
通过该实验把Python语言中基本知识和第三方库得到综合应用。完成可视化热搜榜和国内疫情新增图，提高学生的编程能力和分析问题、解决问题的能力。
專 欄 ❈楼宇，Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程，后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer，现暂时弃坑。兴趣不定，从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎：https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub：https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦》（1） 用 Pyth
很早之前就接触过python，也玩过python许多有趣的东西，比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python运行R语言脚本、简单爬虫等等，不过现在应该都快忘了。^_^
在阅读之前，请一定要查看第 1 部分和第 2 部分！
给一段文字标记 Tag 是一个很常见的需求，比如我每篇博客下面都有对应的 Tag，不过一般说来，Tag 是数据录入者人为手动添加的，但是对大量用户产生的数据而言，我们不能指望他们能够主动添加合适的 Tag，于是乎就产生了这样的需求：自动打 Tag。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（）中讲到在文本挖掘预处理中，在向量化后一般都伴随着TF-IDF的处理。什么是TF-IDF，为什么一般需要加这一步预处理呢？这里就对TF-IDF的原理做一个总结。 文本向量化存在的不足 在将文本分词并向量化后，就可以得到词汇表中每个词在文本中形成的词向量，比如（）这篇文章中，我们将下面4个短文本做了词频统计： corpus=["I come to China to travel
中文分词是中文文本自然语言处理的第一步，然而分词效果的好坏取决于所使用的语料词库和分词模型。主流的分词模型比较固定，而好的语料词库往往很难获得，并且大多需要人工标注。这里介绍一种基于词频、凝聚度和自由度的非监督词库生成方法，什么是非监督呢？输入一大段文本，通过定义好的模型和算法，即可自动生成词库，不需要更多的工作，听起来是不是还不错？ 参考文章：互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘，点击阅读原文即可查看。访问我的个人网站查看更详细的内容，包括所使用的测试文本和代码。 获取所有的备选词语 假设对于
最近做课题，需要分析短文本的标签，在短时间内学习了自然语言处理，社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词（融合社会标签和时间属性）进行用户画像。这一切的基础就是特征词提取技术了，本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍（英文）。
前几天在有个粉丝问了个问题，大概意思是这样的：基于Python代码，要求输出word文档中的关键词和词频，并且将关键词的词性也标注出来，最终输出一个Excel文件，一共3列，列名分别是关键词、词频和词性。
假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》，设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”（positive）还是“踩”（negative）呢？ 这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一步，就是将文本转换为特征。 因此，这章我们只学习第一步，如何从文本中抽取特征，并将其向量化。 由于中文的处理涉及到分词问题，本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器学习库，对英文进行特征提取。 1、数据准备 Python的sklearn.datasets支持从目录读取所有分类好的文本。不过目录必须按照一
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。 词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前，我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不
上周除了爬虫的问题，还尝试写了份词频统计的代码。最初听到关于词频的需求描述，有点懵。在了解其具体操作流程后发现：类似的需求可能涉及各行各业，但本质只是 Word 文档和 Excel 表格的自动化处理。今天借着这个实例，我们继续探究下 Python 在自动化处理上的魅力：
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 这一系列公开课将由一线技术专家从不同技术细分领域分享AI技术与行业发展状况，
使用机器学习方法 做文档的自动分类 套路： 1.根据每个文件 生成该文件的一个特征 2.根据特征 选择 分类器 进行文本分类 3.(可选)根据 2 步结果，调整参数/特征等 示例： 数据：搜狗文本分类语料库 精简版 分类器：朴素贝叶斯 编程语言：Python+nltk自然语言处理库+jieba分词库 [python] view plaincopy __author__ = 'LiFeiteng' # -*- coding: utf-8 -*- import os import jieba i
大前天我们通过Python网络爬虫对朋友圈的数据进行了抓取，感兴趣的朋友可以点击进行查看，如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码（下）。今天小编带大家通过词云去将其进行可视化，具体的教程如下。
看了一个Beyond的纪录片, 于是搜集了24首歌词, 用Python做了简单分词和词频统计.
大家好，我是Python进阶者，上个礼拜的时候，我的Python交流群里有个名叫程序的大佬，头像是绿色菜狗的那位，在Python交流群里边的人应该都知道我说的是哪个大佬了，他提供了一份初始淘宝数据，数据乍看上去非常杂乱无章，但是经过小小明大佬的神化处理之后，一秒就变清晰了，真是太神了，然后就有了后续的数据分词处理和可视化等内容了，可能群里的人平时工作太忙，没有来得及看群消息，作为热心的群主，这里给大家整理成一篇文章，感兴趣的小伙伴，可以去实操一下，还是可以学到很多东西的。言归正传，一起来学习下今天的数据分析内容吧。
前几天小编写了两篇利用Python采集网易云歌词和利用Python采集网易云音乐歌曲文章，相信小伙伴们经过实践之后都能够顺利的采集到自己想要听的歌曲。下面的歌词是小编采集的民谣歌词，经过统计，歌词量达到将近15万。
wordcloud 是一个python实现的高效词频可视化工具，除了可以使用各种mask和颜色提供个性化的掩膜，还可以通过api便捷的挑战获得个性化的词云输出。 安装
提取文本关键词是很常见的一个需求，比较常见简单的算法，像 TF-IDF 就可以用来关键词提取。
机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁。环顾周围的生活，我们随时可以享受到 NLP 技术带来的便利，语音识别、机器翻译、问答系统等等。
词频统计就是输入一段句子或者一篇文章，然后统计句子中每个单词出现的次数。那在python中怎样怎样统计词频出现的次数呢？ 之前学习过python字典的使用方法：
本文以R语言为工具，帮助客户对汽车网站的口碑数据进行抓取，并基于文本数据分词技术进行数据清理和统计。通过词频统计和词云可视化，对口碑中的关键词进行分析，挖掘出消费者对汽车的评价和需求，为汽车制造商和销售商提供重要的市场参考。
Python中关键词有多少个？Python中关键词目前有31个，可以利用Python的内置的keyword模块进行输出查看。
前几天在Python最强王者交流群【修素】问了一个Python处理text文本数据的实战问题。问题如下：
大数据文摘作品 编译：Aileen 过去的一个周末，社交网络Facebook因为用户数据被第三方API滥用帮助美国大选的事情上了热搜。直到现在，Facebook CEO小扎也没有发出任何官方回应，以及未来该如何更好的保护私人数据。有人认为作为坐拥海量用户数据的网站在获得巨大收益的同时，理应预想到数据被滥用的可能并作出防范措施，在事情发生之后也应该更积极的面对而不是回避。也有人提出犯法的是第三方API, 原罪不在Facebook。 先把这件事情放一边，可以确定的是Facebook拥有大量可供人们浏览的数据，人
运行平台： Windows Python版本： Python3.6 IDE： Sublime Text 其他工具： Chrome浏览器
凡是用过 Python的人，基本上都知道在交互式解释器中输入 import this 就会显示 Tim Peters 的 The Zen of Python，但它那偈语般的语句有点令人费解，所以我想分享一下我对它的体会，顺带给出我的翻译
这个系列打算以文本相似度为切入点，逐步介绍一些文本分析的干货，包括分词、词频、词频向量、TF-IDF、文本匹配等等。 第一篇中，介绍了文本相似度是干什么的； 第二篇，介绍了如何量化两个文本，如何计算余弦相似度，穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 其中具体如何计算，在这里复习： 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF ---- 度量两个文本的相似度，或者距离，可以有很多方法，余弦夹角只是一种。本文简单列了一下常用的距离。 需要注意的是，本文中列的方法，
Jieba库分词原理是利用一个中文词库，将待分词内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词，jieba库还提供增加自定义中文单词的功能。
虽然是听了十几年的周杰伦，各种周氏情歌和中国风也算信手拈来，但昨天把13张专辑和十几首单曲的歌词整理成规范的txt文档也着实花了不少时间，这篇文章没做多少深度的分析，只是用杰伦的歌词基于jiebaR包做了简单的分词并用wordcloud2包做了几个词云图，在NLP和文本挖掘领域目前了解不多，但还是胡适那句话：“怕什么真理无穷尽，有一寸得一寸的欢喜！”
font_path：字体路径。字体存在的目录，在想要的字体上点右键，选择“属性”可查看其名称，然后连同路径复制，赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是，若是中文词云，需要选中文字体。
Python在数据分析中越来越受欢迎，已经达到了统计学家对R的喜爱程度，Python的拥护者们当然不会落后于R，开发了一个个好玩的数据分析工具，下面我们来看看如何使用Python，来读红楼梦，绘制小说中的词云。
对于非结构化的网站中文评论信息，r的中文词频包可能是用来挖掘其潜在信息的好工具，要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。
很高兴的告诉大家，感谢GitHub上的h4x3rotab提供python版的搜狗用户词库备份bin格式的解析算法，感谢tmxkn1提供了C#版的实现，深蓝词库转换终于迎来了一个重大更新，能够支持搜狗用户词库的bin格式备份的导出了。再也不用受到搜狗输入法的钳制，可以自由切换到其他输入法了。搜狗bin词库只解析到了用户词条和词频，没有拼音，所以如果要导出其他拼音输入法，中间转换工具会根据词条的内容重新生成拼音。
前几天在Python最强王者交流群【Wendy Zheng】问了一个英文文本中统计关键词的问题，这里拿出来给大家分享下。
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
專 欄 ❈yonggege，Python中文社区专栏作者 博客：https://www.zhihu.com/people/yonggege ❈ 0. 写在前面 本文目的，利用TF-IDF算法抽取一篇文章中的关键词，关于TF-IDF，可以参考TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志。 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。（百度百科） TF（Term Frequency）词频，某个词在文章中出现的次数或频率，如果某
專 欄 ❈楼宇，Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程，后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer，现暂时弃坑。兴趣不定，从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎：https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub：https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦》（1） 6 词频统
前几天星耀群有个叫【小明】的粉丝在问了一道关于Python处理文本可视化+语义分析的问题，如下图所示。
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